Claude Code Showcase: Anthropic의 Claude Code 활용을 위한 설정 및 워크플로우 템플릿 프로젝트

9bow · 1월 12, 2026, 3:30오전

Claude Code Showcase 소개

Claude Code Showcase는 Anthropic의 터미널 기반의 AI 코딩 도구인 Claude Code를 실제 엔지니어링 환경에서 즉시 활용할 수 있도록 설계된 고급 설정 및 워크플로우 템플릿 저장소입니다. 이 프로젝트는 단순히 도구를 설치하는 방법을 넘어, Claude가 개발자의 의도를 정확히 파악하고, 팀의 코딩 컨벤션을 준수하며, 테스트와 문서화 같은 부가적인 작업까지 자율적으로 수행하게 만드는 구체적인 청사진을 제공합니다. 개발자는 이 템플릿을 통해 자신의 프로젝트에 스스로 생각하고 행동하는 숙련된 AI 동료를 투입하는 것과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

Anthropic의 Claude Code는 기존의 IDE 플러그인과는 완전히 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. VS Code나 JetBrains IDE 내에서 단순히 코드를 자동 완성해주는 수준을 넘어, Claude Code는 개발자의 터미널에 상주하며 프로젝트 전체의 파일 시스템을 읽고, 명령어를 실행하고, 발생한 에러를 스스로 수정하는 에이전트(Agentic) 능력을 갖추고 있습니다. 하지만 이러한 강력한 자유도는 통제되지 않을 경우 엉뚱한 코드를 생성하거나 프로젝트 구조를 해칠 위험이 있습니다. Claude Code Showcase는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로젝트의 기억(Memory), 허용된 도구(Tools), 자동화된 검증 절차(Hooks) 등을 체계적으로 정의하여 AI가 안전하고 효율적으로 기여할 수 있는 환경을 구축합니다.

이 프로젝트가 제시하는 핵심 가치는 맥락의 구조화에 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 지능을 가졌지만, 특정 프로젝트의 히스토리나 암묵적인 규칙까지 알지는 못합니다. 이 템플릿은 CLAUDE.md 파일과 .claude 디렉터리 설정을 통해 프로젝트의 아키텍처, 빌드 방법, 테스트 전략 등을 AI에게 사전에 주입합니다. 이를 통해 개발자가 매번 "우리 프로젝트는 React를 쓰고 테스트는 Vitest로 해"라고 반복 설명할 필요 없이, "새로운 로그인 페이지를 만들어줘"라는 짧은 명령만으로도 팀의 규약에 딱 맞는 결과물을 얻을 수 있게 돕습니다.

기본 설정(Raw CLI) vs 쇼케이스 설정(Structured Config)

Claude Code를 아무런 설정 없이(Raw CLI) 사용할 경우, AI는 일반적인 프로그래밍 지식에 의존하여 코드를 작성합니다. 이는 토이 프로젝트에서는 문제가 없지만, 복잡한 기업 환경에서는 팀의 스타일 가이드 위반이나 아키텍처 불일치 문제를 야기할 수 있습니다. Claude Code Showcase가 제시하는 구조화된 설정은 Claude Code에게 강력한 가이드라인을 강제합니다.

예를 들어, 기본 설정에서는 AI가 임의의 테스트 라이브러리를 사용할 수도 있지만, 쇼케이스 설정을 적용하면 사전에 정의된 testing-patterns 스킬이 로드되어 프로젝트가 규정한 테스트 유틸리티와 모킹(Mocking) 전략만을 사용하도록 제한됩니다. 이는 AI를 단순한 도구에서 신뢰할 수 있는 엔지니어링 파트너로 격상시키는 중요한 차이점입니다.

Claude Code Showcase의 주요 구성 및 특징

Claude Code Showcase는 Claude Code의 잠재력을 극대화하기 위해 프로젝트 루트에 .claude 디렉토리와 CLAUDE.md 파일을 배치하는 전략을 사용합니다. 각 구성 요소가 어떤 역할을 수행하고 어떻게 상호작용하는지 살펴보겠습니다.

CLAUDE.md: 프로젝트의 두뇌이자 기억 저장소

프로젝트 루트에 위치한 CLAUDE.md 파일은 Claude가 대화를 시작할 때 가장 먼저 읽어들이는 온보딩 문서입니다. 이 파일에는 프로젝트의 기술 스택, 아키텍처 개요, 자주 사용하는 명령어, 그리고 반드시 지켜야 할 코딩 스타일이 요약되어 있습니다.

Showcase 프로젝트에서는 이 파일을 단순한 텍스트가 아니라 AI가 파싱하기 쉬운 구조로 작성할 것을 권장합니다. 예를 들어, 프로젝트를 빌드할 때에는 npm run build 명령어를 사용해야 한다고 명시하여 Claude가 스스로 검증 과정을 수행할 수 있게 합니다. 또한 Critical Rules 섹션에는 에러가 발생했을 때 어떻게 처리해야 하는지, UI 상태를 어떻게 관리하는지 등을 명시하고 있습니다. 이러한 내용은 새로운 개발자가 입사했을 때 읽어야 할 위키 문서를 AI에게 제공하는 것과 동일한 원리입니다.

스킬 기반 아키텍처 (Skill-based Architecture)

모든 정보를 한 번에 AI에게 제공하면 컨텍스트 윈도우(Context Window)가 낭비되고, AI가 혼란을 겪을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Claude Code Showcase 프로젝트는 Claude의 Skills를 도입합니다. 이를 위해 .claude/skills 디렉토리에는 특정 작업에 특화된 지식들이 분리되어 저장됩니다.

Claude Code Showcase가 제공하는 기본 스킬목록은 다음과 같습니다:

testing-patterns: TDD, factory functions, mocking
systematic-debugging: Four-phase debugging methodology
react-ui-patterns: Loading states, error handling
graphql-schema: Queries, mutations, codegen
core-components: Design system, tokens
formik-patterns: Form handling, validation

지능형 스킬 평가 엔진 (Intelligent Skill Evaluation Engine)

Claude Code Showcase 프로젝트의 가장 강력한 기능은 UserPromptSubmit 훅을 통해 작동하는 지능형 스킬 평가 시스템(Intelligent Skill Evaluation Engine) 입니다. 사용자가 터미널에 프롬프트를 입력하고 엔터를 누르는 순간, 실제 명령이 실행되기 전에 skill-eval.sh 스크립트가 트리거되어 Node.js 기반의 분석기(skill-eval.js)를 실행합니다. 이 엔진은 사용자의 입력을 단순한 텍스트로 보지 않고, 네 가지 관점에서 심층 분석하여 Claude가 현재 어떤 지식을 필요로 하는지 판단합니다.

첫째, 프롬프트 분석(Prompt Analysis) 단계에서는 사용자의 입력값에서 단순한 키워드(test, bug 등) 뿐만 아니라 정규 표현식 패턴(\btest(?:s|ing)?\b 등)을 찾아냅니다. 또한, 사용자가 언급한 특정 파일 경로(src/components/Button.tsx)를 추출하고, 문장의 의도가 새로운 기능 생성(create)인지 버그 수정(fix)인지까지 파악합니다.

둘째, 디렉토리 매핑(Directory Mapping) 을 통해 추출된 파일 경로를 관련 기술과 연결합니다. 예를 들어 src/graphql 폴더 내의 파일이 언급되면 자동으로 graphql-schema 스킬을 연결하고, .github/workflows 경로가 감지되면 github-actions 스킬을 활성화 후보로 올립니다.

셋째, 신뢰도 점수(Confidence Scoring) 시스템을 통해 추천의 정확도를 높입니다. 모든 매칭이 동일한 가치를 가지는 것은 아닙니다. 시스템은 skill-rules.json에 정의된 가중치에 따라 점수를 부여하는데, 예를 들어 단순 키워드 매칭은 2점을 부여하지만, 디렉터리 경로가 정확히 일치하는 경우에는 5점이라는 높은 점수를 부여합니다. 정규 표현식 패턴 매칭(3점)이나 의도 파악 패턴(4점)은 그 중간 정도의 가중치를 가집니다. 마지막으로 스킬 제안(Skill Suggestion) 단계에서 계산된 점수가 일정 임계값을 초과하는 기술들만 선별하여 Claude에게 "이 작업을 위해 formik-patterns 스킬을 참고하라"는 지시와 함께 구체적인 활성화 이유(Reasoning)를 전달합니다.

이러한 모든 지능형 판단의 기준은 skill-rules.json 파일에 정의되어 있습니다. 이 파일은 각 기술(Skill)이 언제 활성화되어야 하는지에 대한 상세한 규칙을 담고 있습니다.

예를 들어 testing-patterns 스킬과 관련한 항목을 보면, test, jest, tdd 같은 키워드 배열과 **/*.test.ts와 같은 파일 경로 패턴이 정의되어 있습니다. 또한 intentPatterns를 통해 "write test"나 "fix spec"과 같은 사용자의 구체적인 의도 문구까지 지정할 수 있습니다. 반대로 excludePatterns를 설정하여 e2e나 maestro 같은 단어가 나올 때는 단위 테스트 스킬이 오작동하지 않도록 방지하는 정교함도 갖추고 있습니다. 사용자는 이 JSON 파일을 수정함으로써 자신의 프로젝트 특성에 맞는 맞춤형 AI 동작 방식을 정의할 수 있습니다.

자동화된 품질 관리 훅 (Quality Gate Hooks)

AI가 작성한 코드의 품질을 보장하기 위해 Claude Code Showcase는 Git Hook과 유사한 방식의 자동화 스크립트인 Claude Code Hooks(훅) 시스템을 활용합니다. 훅(Hook)은 Claude Code의 “자동화된 트리거”처럼 작동하여, 특정 이벤트가 발생했을 때 정해진 스크립트나 명령이 항상 실행되도록 보장합니다. 이 덕분에 Claude Code의 동작을 더 일관적이고 예측 가능하게 제어 할 수 있습니다.

가장 대표적인 예가 Block-at-Submit 훅입니다. Claude가 pr_submit이나 git commit 명령을 수행하려고 할 때, 시스템은 자동으로 프로젝트의 전체 테스트 스위트와 린터(Linter)를 실행합니다. 만약 이 과정에서 테스트가 하나라도 실패하면 커밋은 거부되고, 실패한 테스트의 로그가 Claude에게 피드백으로 전달됩니다. Claude는 이 피드백을 바탕으로 즉시 코드를 수정하고 다시 커밋을 시도합니다. 이 과정은 테스트가 통과될 때까지 반복되므로, 개발자는 기본적으로 "테스트가 통과된 코드"만을 리뷰하게 되어 생산성이 비약적으로 향상됩니다.

전문화된 에이전트 페르소나 (Specialized Agents)

Claude Code Showcase는 하나의 일반적인 AI 모델이 모든 것을 처리하는 대신, 역할이 부여된 전문화된 에이전트(Specialized Agents) 를 정의하여 사용할 수 있습니다. .claude/agents 디렉토리 내에 정의된 Code Reviewer Agent는 코드 작성보다는 비판적 분석에 특화되어 있습니다. 이 에이전트는 사용자가 작성한 코드나 다른 AI가 작성한 코드를 입력받아 보안 취약점, 성능 병목, 타입 안정성 등을 엄격하게 검사합니다.

MCP(Model Context Protocol)를 통한 도구 확장

Claude Code Showcase에서는 Claude Code가 외부 세계와 소통하는 방법인 MCP(Model Context Protocol) 기반 도구들의 활용법도 상세히 다룹니다. claude_mcp_config.json 파일을 통해 Claude는 로컬 환경을 넘어 외부 API나 데이터베이스에 직접 접근할 수 있습니다.

예를 들어, Brave Search MCP를 연동하면 Claude가 최신 라이브러리 문서를 인터넷에서 검색하여 코딩에 반영할 수 있으며, PostgreSQL MCP를 연결하면 로컬 데이터베이스의 스키마를 직접 조회하고 쿼리를 실행해 볼 수 있습니다. 심지어 Jira나 GitHub Issues와 연동하여 티켓 내용을 읽고, 코드를 수정한 뒤, 해당 티켓을 '완료' 상태로 변경하는 워크플로우까지 자동화가 가능합니다. 이는 단순한 코딩 도구를 넘어선 진정한 의미의 'AI 업무 파트너' 구축을 가능하게 합니다.

Claude Code Showcase 프로젝트 GitHub 저장소

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